Trường Bức xạ Nơ-ron (NeRF)

Trường Bức xạ Nơ-ron (NeRF) là một kỹ thuật học sâu mạnh mẽ được sử dụng để tạo ra các cảnh 3D tuyệt đẹp từ một tập hợp các hình ảnh 2D. Về cơ bản, một mô hình NeRF học một biểu diễn thể tích liên tục của một cảnh, cho phép nó tạo ra các chế độ xem mới, chân thực từ mọi góc độ. Phương pháp này, được giới thiệu trong một bài báo năm 2020 mang tính đột phá, đã cách mạng hóa việc tạo nội dung 3D bằng cách cho phép tổng hợp chế độ xem chi tiết và chân thực cao. Cốt lõi của NeRF là một mạng nơ-ron (NN) nhỏ hoạt động như một biểu diễn "ẩn" của cảnh, một cách tiếp cận khác biệt cơ bản so với các mô hình 3D truyền thống như lưới hoặc voxel.

Cách thức hoạt động của Neural Radiance Fields?

Một NeRF học cách ánh xạ một tọa độ 3D (một điểm trong không gian) và một hướng nhìn 2D thành một màu sắc và mật độ cụ thể. Để hiển thị một hình ảnh từ một camera ảo, mô hình theo dõi các tia từ điểm nhìn của camera xuyên qua cảnh. Nó truy vấn mạng nơ-ron tại nhiều điểm dọc theo mỗi tia để dự đoán màu sắc và mật độ tại mỗi điểm. Các giá trị này sau đó được kết hợp bằng một quy trình được gọi là volumetric rendering (kết xuất thể tích) để tính toán màu cuối cùng của pixel trong hình ảnh 2D.

Bằng cách huấn luyện mạng nơ-ron này trên một tập hợp các hình ảnh đầu vào của một cảnh từ các vị trí camera đã biết, trọng số mô hình được tối ưu hóa để tái tạo chính xác các hình ảnh gốc đó. Sau khi được huấn luyện, NeRF có thể tạo ra các khung nhìn mới bằng cách kết xuất các tia từ các vị trí camera mới, chưa từng thấy. Kỹ thuật này là một phần của lĩnh vực AI tạo sinh rộng lớn hơn và dựa trên các framework phổ biến như PyTorch và TensorFlow để triển khai.

Các Ứng Dụng và Ví Dụ Thực Tế

Công nghệ NeRF có một loạt các ứng dụng rộng rãi, thu hẹp khoảng cách giữa hình ảnh 2D và trải nghiệm 3D tương tác.

• Tái tạo cảnh 3D: NeRF vượt trội trong việc tạo ra các bản sao kỹ thuật số của môi trường và đối tượng trong thế giới thực. Một ví dụ nổi bật là "Chế độ xem sống động" của Google Maps, sử dụng NeRF để xây dựng các mô hình 3D chi tiết, tương tác của các thành phố. Điều này có các ứng dụng trong quy hoạch đô thị, du lịch ảo và bảo tồn di sản văn hóa.
• Hiệu ứng hình ảnh (VFX) và Giải trí: Khả năng tạo ra các khung cảnh chân thực như ảnh là vô giá trong làm phim và trò chơi điện tử. NeRF có thể được sử dụng để tạo ra các bối cảnh ảo thực tế, số hóa diễn viên và tạo ra các hiệu ứng hình ảnh phức tạp khó đạt được bằng các phương pháp truyền thống. Các công ty như Luma AI đang phát triển các công cụ để làm cho công nghệ này dễ tiếp cận hơn.
• Robot học và Hệ thống tự động: Đối với xe tự hành và robot, việc hiểu môi trường 3D là rất quan trọng để điều hướng và tương tác. NeRF có thể cung cấp bản đồ 3D chi tiết, phong phú từ dữ liệu cảm biến, cải thiện khả năng nhận thức môi trường xung quanh của robot.
• E-commerce and Retail (Thương mại điện tử và Bán lẻ): NeRF có thể được sử dụng để tạo các mô hình 3D tương tác của sản phẩm, cho phép khách hàng xem các mặt hàng từ mọi góc độ trực tuyến, nâng cao trải nghiệm mua sắm.

Các dự án như Nerfstudio và Instant-NGP (Instant NeRFs) của NVIDIA đã giúp việc đào tạo và thử nghiệm với NeRFs trở nên nhanh chóng và dễ dàng hơn đáng kể.

NeRF so với Các kỹ thuật Thị giác Máy tính khác

Điều quan trọng là phải phân biệt NeRF với các công nghệ khác trong thị giác máy tính (CV).

• NeRF so với Photogrammetry (Đo ảnh): Photogrammetry (Đo ảnh) là một kỹ thuật truyền thống cũng tạo ra các mô hình 3D từ ảnh, nhưng nó thường xuất ra hình học rõ ràng như một lưới đa giác. Ngược lại, NeRF tạo ra một biểu diễn ngầm, liên tục. Điều này cho phép NeRF nắm bắt các hiệu ứng hình ảnh phức tạp như độ trong suốt, phản xạ và các chi tiết tốt hiệu quả hơn so với photogrammetry (đo ảnh) tiêu chuẩn.
• NeRF so với Object Detection (Phát hiện đối tượng): Các mô hình như Ultralytics YOLO được thiết kế để phát hiện đối tượng, phân đoạn ảnh (image segmentation) và các tác vụ phân tích khác. Chúng xác định cái gì có trong một hình ảnh, thường bằng cách đặt bounding box (khung giới hạn) xung quanh các đối tượng. NeRF có một mục tiêu khác: nó tổng hợp các chế độ xem hoàn toàn mới của một cảnh từ một tập hợp các hình ảnh. Mặc dù cả hai đều là các công cụ AI mạnh mẽ, object detection (phát hiện đối tượng) phân tích các hình ảnh hiện có, trong khi NeRF tạo ra các hình ảnh mới. Bạn có thể sử dụng một mô hình phát hiện đối tượng để định vị ô tô trong một video, nhưng bạn sẽ sử dụng NeRF để tạo ra một mô hình 3D của một chiếc xe mà bạn có thể xem từ mọi góc độ.

Khi lĩnh vực này phát triển, NeRF và các phương pháp liên quan đang trở thành trung tâm để tạo ra thế hệ nội dung 3D và nhập vai tiếp theo, với sự phát triển được hỗ trợ bởi các nền tảng như Ultralytics HUB tạo điều kiện cho phát triển mô hình AI.